2026年是“十五五”開局之年，正是將宏觀“規(guī)劃圖”細(xì)化為可行“施工圖”的關(guān)鍵階段。在這個(gè)過(guò)程中，我們會(huì)頻繁遇到一系列聽起來(lái)專業(yè)又前沿的“科技名詞”，比如“綠色供應(yīng)鏈”“清潔低碳?xì)洹钡?。這些術(shù)語(yǔ)并非空洞的概念，它們背后折射的是未來(lái)幾年科技突破、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與生活演進(jìn)的真實(shí)方向。

那么，這些詞究竟意味著什么？它們將如何具體地改變我們的日常？今天，就讓我們走進(jìn)“整車智能能量管理控制”這個(gè)名詞。

什么是整車智能能量管理控制？

整車智能能量管理控制（intelligent vehicle energy management and control）是指基于多源信息融合、人工智能算法和實(shí)時(shí)控制策略，對(duì)車輛動(dòng)力能源系統(tǒng)（如動(dòng)力電池、發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)、再生制動(dòng)等）進(jìn)行協(xié)同調(diào)控，以實(shí)現(xiàn)能效最大化、續(xù)航里程優(yōu)化及系統(tǒng)可靠性的跨域集成技術(shù)。

圖1 整車智能能量管理控制

整車智能能量管理控制的分類信息

整車智能能量管理控制的

詳細(xì)解釋

在綠色低碳發(fā)展的全球共識(shí)下，交通運(yùn)輸業(yè)作為碳排放的重要來(lái)源，面臨著迫切的轉(zhuǎn)型壓力。在新能源汽車領(lǐng)域，整車智能能量管理控制應(yīng)運(yùn)而生，成為實(shí)現(xiàn)車輛低碳化、高效化運(yùn)行的核心技術(shù)之一。2020年11月，我國(guó)發(fā)布了《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021-2035年）》，強(qiáng)調(diào)要突破整車智能能量管理控制相關(guān)技術(shù)。

整車智能能量管理控制的關(guān)鍵目標(biāo)在于：最大化整車能量利用效率，最小化化石燃料消耗與碳排放，從而顯著提升車輛的續(xù)航里程、優(yōu)化駕駛體驗(yàn)、保障關(guān)鍵部件（尤其是電池）的安全與壽命。

要達(dá)成這一目標(biāo)，就要求系統(tǒng)超越傳統(tǒng)的“單一動(dòng)力源”管理思維，將車輛視為一個(gè)包含發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)、電池、發(fā)電機(jī)、空調(diào)、轉(zhuǎn)向/制動(dòng)助力系統(tǒng)等在內(nèi)的復(fù)雜能量流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)。換句話說(shuō)，整車智能能量管理控制就像車輛的“智慧能源大腦”。這個(gè)大腦需要實(shí)時(shí)監(jiān)控、協(xié)調(diào)和決策整個(gè)車輛的能量流動(dòng)，通過(guò)實(shí)時(shí)感知車輛狀態(tài)（如車速、坡度、加速度、電池電量）、環(huán)境信息（如溫度、路況、交通流）以及駕駛意圖，運(yùn)用先進(jìn)的算法進(jìn)行全局優(yōu)化決策，確保每一個(gè)能量單元都得到最高效地利用，從而直接服務(wù)于節(jié)能減排的國(guó)家戰(zhàn)略需求。

要實(shí)現(xiàn)多源能量的協(xié)同優(yōu)化與動(dòng)態(tài)分配，整車智能能量管理控制的關(guān)鍵技術(shù)涵蓋：

1.動(dòng)力源智能協(xié)同，對(duì)混動(dòng)/增程式車輛，精確決策發(fā)動(dòng)機(jī)與電機(jī)的啟停、驅(qū)動(dòng)模式及能量回收時(shí)機(jī)；對(duì)純電動(dòng)車輛則調(diào)優(yōu)電機(jī)工作效率。

2.全車域能耗優(yōu)化，統(tǒng)籌驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)與空調(diào)、加熱器、電子負(fù)載等高耗能附件，實(shí)現(xiàn)最低能耗下的舒適性控制。

3.預(yù)見性能量管理，基于導(dǎo)航、交通及云端數(shù)據(jù)，主動(dòng)規(guī)劃能量利用策略（如坡道電量預(yù)調(diào)、制動(dòng)能量回收），提升車輛動(dòng)力系統(tǒng)供能效率。

整車智能能量管理控制的

應(yīng)用領(lǐng)域及發(fā)展前景

整車智能能量管理控制正由傳統(tǒng)控制手段加速向智能化、集成化、網(wǎng)聯(lián)化方向躍遷，目前已在新能源汽車多個(gè)領(lǐng)域取得應(yīng)用成果。

在節(jié)能駕駛方面，基于人工智能（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）的動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法取得突破；在電池安全領(lǐng)域，依托先進(jìn)傳感器與智能診斷模型，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控電池狀態(tài)，有效延緩電池衰減、延長(zhǎng)服役周期。

在網(wǎng)聯(lián)智能駕駛領(lǐng)域，整車智能能量管理控制發(fā)展前景廣闊。隨著汽車電子電氣架構(gòu)向域控制甚至中央計(jì)算平臺(tái)演進(jìn)，整車智能能量管理控制突破傳統(tǒng)電控邊界，通過(guò)與底盤域、車身域的跨域耦合及數(shù)據(jù)共享，打破系統(tǒng)孤島，為整車級(jí)能量高效協(xié)同優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。與此同時(shí)，其進(jìn)一步融合車聯(lián)網(wǎng)（V2X）及高級(jí)別自動(dòng)駕駛。通過(guò)實(shí)時(shí)解析自動(dòng)駕駛系統(tǒng)感知的多源異構(gòu)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（包括精確路況、氣候環(huán)境、交通參與者狀態(tài)以及基于高精地圖的行程規(guī)劃信息），結(jié)合高精度預(yù)測(cè)模型，并協(xié)同自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃模塊，可前瞻性地動(dòng)態(tài)優(yōu)化動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行策略，主動(dòng)選擇能效最優(yōu)的行駛軌跡或速度曲線，從而有效提升復(fù)雜交通環(huán)境下的整車能效與續(xù)航里程。

整車智能能量管理控制未來(lái)可開發(fā)基于人工智能的主動(dòng)能量管理、車網(wǎng)互動(dòng)（V2G）智能調(diào)度等創(chuàng)新應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)交通能源系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化。

政策支持與市場(chǎng)需求將加速其產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，推動(dòng)其成為各類型車輛的標(biāo)配技術(shù)。在“雙碳”戰(zhàn)略背景下，智能能量管理控制可顯著降低交通運(yùn)輸碳排放，減少能源浪費(fèi)，助力汽車產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，還能優(yōu)化電網(wǎng)負(fù)荷，節(jié)約電力資源。

目前，整車智能能量管理控制從“輔助功能”向“核心技術(shù)”轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)顯著，現(xiàn)階段主要應(yīng)用于節(jié)能優(yōu)化和續(xù)航提升領(lǐng)域。未來(lái)，通過(guò)突破車規(guī)級(jí)邊緣計(jì)算技術(shù)、創(chuàng)新智能算法架構(gòu)以及完善法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)體系，有望實(shí)現(xiàn)能效突破與商業(yè)價(jià)值的雙重提升。其與人工智能的深度融合、同跨域電子電氣架構(gòu)的共生演進(jìn)以及與自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的緊密協(xié)同，將共同構(gòu)成下一代智能電動(dòng)汽車核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵支柱。

整車智能能量管理控制的

綠色應(yīng)用難點(diǎn)

整車智能能量管理控制運(yùn)行過(guò)程中引發(fā)的倫理道德爭(zhēng)議是行業(yè)監(jiān)管的重點(diǎn)。由于該系統(tǒng)在決策過(guò)程中涉及復(fù)雜的算法和數(shù)據(jù)處理，可能會(huì)出現(xiàn)因算法偏差導(dǎo)致的能量分配不合理情況，在極端情況下甚至可能影響到車輛的安全性能，這就需要建立科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)且符合倫理道德的決策機(jī)制，并完善算法的透明性和可解釋性技術(shù)。此外，當(dāng)前整車智能能量管理控制在用戶隱私保護(hù)方面存在隱患。系統(tǒng)收集和分析車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)可能會(huì)侵犯用戶的個(gè)人隱私信息。另外，不同用戶對(duì)于能量管理策略的接受程度和需求存在差異，如何平衡各方利益，制定出公平合理的能量管理方案，也是一大難題。

目前，我國(guó)整車智能能量管理控制整體處于技術(shù)積累階段，仍面臨三重核心制約：在關(guān)鍵技術(shù)層面，搭載智能能量管理控制的整車控制器自主化程度不足，核心芯片與軟件平臺(tái)依賴進(jìn)口；在標(biāo)準(zhǔn)化層面，缺乏跨車企、跨部件的統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口與通信協(xié)議，導(dǎo)致多系統(tǒng)協(xié)同控制效能低下；在驗(yàn)證體系中，對(duì)極端氣候、高海拔等復(fù)雜場(chǎng)景的仿真覆蓋率不足，疊加實(shí)車法規(guī)工況驗(yàn)證場(chǎng)景單一，大大弱化控制策略魯棒性。

這些問(wèn)題已引發(fā)系統(tǒng)性影響：在供應(yīng)鏈層面，關(guān)鍵軟硬件受制于外企，存在斷供隱患；在產(chǎn)業(yè)層面，則阻礙汽車智能化、網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)迭代，削弱國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。

要突破整車智能能量管理控制的發(fā)展桎梏，我國(guó)亟須強(qiáng)化核心技術(shù)攻關(guān)、構(gòu)建跨產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)生態(tài)、拓展全域驗(yàn)證場(chǎng)景。

參考文獻(xiàn)

[1] 中共中央 國(guó)務(wù)院.《中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見》[Z]. 2021

[2] 國(guó)務(wù)院辦公廳.《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021—2035年）》[Z].2020

[3] 國(guó)際能源署（IEA）.Energy and AI[R]. 2025

[4] 安永（EY）&中研普華.Digital Energy Market Report[R]. 2025

[5] Peng J, He H, Xiong R. Rule based energy management strategy for a series–parallel plug-in hybrid electric bus optimized by dynamic programming[J]. Applied Energy, 2017, 185: 1633-1643.

[6] Peng J, Ren T, Chen Z, et al. Efficient training for energy management in fuel cell hybrid electric vehicles: An imitation learning-embedded deep reinforcement learning framework[J]. Journal of Cleaner Production, 2024, 447: 141360.

[7] Wu J, He H, Peng J, et al. Continuous reinforcement learning of energy management with deep Q network for a power split hybrid electric bus[J]. Applied energy, 2018, 222: 799-811.

策劃制作

作者丨彭劍坤 東南大學(xué)交通學(xué)院教授、國(guó)家新能源汽車技術(shù)創(chuàng)新中心特聘專家

審核丨路瑞剛 中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)科普文化與傳播部部長(zhǎng)

責(zé)編丨楊楊 王夢(mèng)如

審校丨徐來(lái) 張林林